本文主要是介绍【Keras】Model 类（函数式 API），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
Model 类（函数式 API）
Model 类模型方法
compile
fit
evaluate
predict
train_on_batch
test_on_batch
predict_on_batch
fit_generator
evaluate_generator
predict_generator
get_layer
Model 类（函数式 API）
在函数式 API 中，给定一些输入张量和输出张量，可以通过以下方式实例化一个 Model：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Densea = Input(shape=(32,))
b = Dense(32)(a)
model = Model(inputs=a, outputs=b)
这个模型将包含从 a 到 b 的计算的所有网络层。
在多输入或多输出模型的情况下，你也可以使用列表：
model = Model(inputs=[a1, a2], outputs=[b1, b3, b3])
有关 Model 的详细介绍，请阅读 Keras 函数式 API 指引。
Model 类模型方法
compile
compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None)
用于配置训练模型。
参数
- optimizer: 字符串（优化器名）或者优化器实例。 详见 optimizers。
- loss: 字符串（目标函数名）或目标函数。 详见 losses。 如果模型具有多个输出，则可以通过传递损失函数的字典或列表，在每个输出上使用不同的损失。 模型将最小化的损失值将是所有单个损失的总和。
- metrics: 在训练和测试期间的模型评估标准。 通常你会使用
metrics = ['accuracy']。 要为多输出模型的不同输出指定不同的评估标准， 还可以传递一个字典，如metrics = {'output_a'：'accuracy'}。 - loss_weights: 可选的指定标量系数（Python 浮点数）的列表或字典， 用以衡量损失函数对不同的模型输出的贡献。 模型将最小化的误差值是由
loss_weights系数加权的加权总和误差。 如果是列表，那么它应该是与模型输出相对应的 1:1 映射。 如果是张量，那么应该把输出的名称（字符串）映到标量系数。 - sample_weight_mode: 如果你需要执行按时间步采样权重（2D 权重），请将其设置为
temporal。 默认为None，为采样权重（1D）。 如果模型有多个输出，则可以通过传递 mode 的字典或列表，以在每个输出上使用不同的sample_weight_mode。 - weighted_metrics: 在训练和测试期间，由 sample_weight 或 class_weight 评估和加权的度量标准列表。
- target_tensors: 默认情况下，Keras 将为模型的目标创建一个占位符，在训练过程中将使用目标数据。 相反，如果你想使用自己的目标张量（反过来说，Keras 在训练期间不会载入这些目标张量的外部 Numpy 数据）， 您可以通过
target_tensors参数指定它们。 它可以是单个张量（单输出模型），张量列表，或一个映射输出名称到目标张量的字典。 - **kwargs: 当使用 Theano/CNTK 后端时，这些参数被传入
K.function。 当使用 TensorFlow 后端时，这些参数被传递到tf.Session.run。
异常
- ValueError: 如果
optimizer,loss,metrics或sample_weight_mode这些参数不合法。
fit
fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=None)
以给定数量的轮次（数据集上的迭代）训练模型。
参数
- x: 训练数据的 Numpy 数组（如果模型只有一个输入）， 或者是 Numpy 数组的列表（如果模型有多个输入）。 如果模型中的输入层被命名，你也可以传递一个字典，将输入层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，
x可以是None（默认）。 - y: 目标（标签）数据的 Numpy 数组（如果模型只有一个输出）， 或者是 Numpy 数组的列表（如果模型有多个输出）。 如果模型中的输出层被命名，你也可以传递一个字典，将输出层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，y 可以是
None（默认）。 - batch_size: 整数或
None。每次梯度更新的样本数。如果未指定，默认为 32。 - epochs: 整数。训练模型迭代轮次。一个轮次是在整个
x和y上的一轮迭代。 请注意，与initial_epoch一起，epochs被理解为 「最终轮次」。模型并不是训练了epochs轮，而是到第epochs轮停止训练。 - verbose: 0, 1 或 2。日志显示模式。 0 = 安静模式, 1 = 进度条, 2 = 每轮一行。
- callbacks: 一系列的
keras.callbacks.Callback实例。一系列可以在训练时使用的回调函数。 详见 callbacks。 - validation_split: 0 和 1 之间的浮点数。用作验证集的训练数据的比例。 模型将分出一部分不会被训练的验证数据，并将在每一轮结束时评估这些验证数据的误差和任何其他模型指标。 验证数据是混洗之前
x和y数据的最后一部分样本中。 - validation_data: 元组
(x_val，y_val)或元组(x_val，y_val，val_sample_weights)， 用来评估损失，以及在每轮结束时的任何模型度量指标。 模型将不会在这个数据上进行训练。这个参数会覆盖validation_split。 - shuffle: 布尔值（是否在每轮迭代之前混洗数据）或者 字符串 (
batch)。batch是处理 HDF5 数据限制的特殊选项，它对一个 batch 内部的数据进行混洗。 当steps_per_epoch非None时，这个参数无效。 - class_weight: 可选的字典，用来映射类索引（整数）到权重（浮点）值，用于加权损失函数（仅在训练期间）。 这可能有助于告诉模型 「更多关注」来自代表性不足的类的样本。
- sample_weight: 训练样本的可选 Numpy 权重数组，用于对损失函数进行加权（仅在训练期间）。 您可以传递与输入样本长度相同的平坦（1D）Numpy 数组（权重和样本之间的 1:1 映射）， 或者在时序数据的情况下，可以传递尺寸为
(samples, sequence_length)的 2D 数组，以对每个样本的每个时间步施加不同的权重。 在这种情况下，你应该确保在compile()中指定sample_weight_mode="temporal"。 - initial_epoch: 整数。开始训练的轮次（有助于恢复之前的训练）。
- steps_per_epoch: 整数或
None。 在声明一个轮次完成并开始下一个轮次之前的总步数（样品批次）。 使用 TensorFlow 数据张量等输入张量进行训练时，默认值None等于数据集中样本的数量除以 batch 的大小，如果无法确定，则为 1。 - validation_steps: 只有在指定了
steps_per_epoch时才有用。停止前要验证的总步数（批次样本）。
返回
一个 History 对象。其 History.history 属性是连续 epoch 训练损失和评估值，以及验证集损失和评估值的记录（如果适用）。
异常
- RuntimeError: 如果模型从未编译。
- ValueError: 在提供的输入数据与模型期望的不匹配的情况下。
evaluate
evaluate(x=None, y=None, batch_size=None, verbose=1, sample_weight=None, steps=None)
在测试模式下返回模型的误差值和评估标准值。
计算是分批进行的。
参数
- x: 测试数据的 Numpy 数组（如果模型只有一个输入）， 或者是 Numpy 数组的列表（如果模型有多个输入）。 如果模型中的输入层被命名，你也可以传递一个字典，将输入层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，x 可以是
None（默认）。 - y: 目标（标签）数据的 Numpy 数组，或 Numpy 数组的列表（如果模型具有多个输出）。 如果模型中的输出层被命名，你也可以传递一个字典，将输出层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，y 可以是
None（默认）。 - batch_size: 整数或
None。每次评估的样本数。如果未指定，默认为 32。 - verbose: 0 或 1。日志显示模式。 0 = 安静模式，1 = 进度条。
- sample_weight: 测试样本的可选 Numpy 权重数组，用于对损失函数进行加权。 您可以传递与输入样本长度相同的扁平（1D）Numpy 数组（权重和样本之间的 1:1 映射）， 或者在时序数据的情况下，传递尺寸为
(samples, sequence_length)的 2D 数组，以对每个样本的每个时间步施加不同的权重。 在这种情况下，你应该确保在compile()中指定sample_weight_mode="temporal"。 - steps: 整数或
None。 声明评估结束之前的总步数（批次样本）。默认值None。
返回
标量测试误差（如果模型只有一个输出且没有评估标准） 或标量列表（如果模型具有多个输出 和/或 评估指标）。 属性 model.metrics_names 将提供标量输出的显示标签。
predict
predict(x, batch_size=None, verbose=0, steps=None)
为输入样本生成输出预测。
计算是分批进行的
参数
- x: 输入数据，Numpy 数组 （或者 Numpy 数组的列表，如果模型有多个输出）。
- batch_size: 整数。如未指定，默认为 32。
- verbose: 日志显示模式，0 或 1。
- steps: 声明预测结束之前的总步数（批次样本）。默认值
None。
返回
预测的 Numpy 数组（或数组列表）。
异常
- ValueError: 在提供的输入数据与模型期望的不匹配的情况下， 或者在有状态的模型接收到的样本不是 batch size 的倍数的情况下。
train_on_batch
train_on_batch(x, y, sample_weight=None, class_weight=None)
运行一批样品的单次梯度更新。
__参数_
- x: 训练数据的 Numpy 数组（如果模型只有一个输入）， 或者是 Numpy 数组的列表（如果模型有多个输入）。 如果模型中的输入层被命名，你也可以传递一个字典，将输入层名称映射到 Numpy 数组。
- y: 目标（标签）数据的 Numpy 数组，或 Numpy 数组的列表（如果模型具有多个输出）。 如果模型中的输出层被命名，你也可以传递一个字典，将输出层名称映射到 Numpy 数组。
- sample_weight: 可选数组，与 x 长度相同，包含应用到模型损失函数的每个样本的权重。 如果是时域数据，你可以传递一个尺寸为 (samples, sequence_length) 的 2D 数组， 为每一个样本的每一个时间步应用不同的权重。 在这种情况下，你应该在
compile()中指定sample_weight_mode="temporal"。 - class_weight: 可选的字典，用来映射类索引（整数）到权重（浮点）值，以在训练时对模型的损失函数加权。 这可能有助于告诉模型 「更多关注」来自代表性不足的类的样本。
返回
标量训练误差（如果模型只有一个输入且没有评估标准）， 或者标量的列表（如果模型有多个输出 和/或 评估标准）。 属性 model.metrics_names 将提供标量输出的显示标签。
test_on_batch
test_on_batch(x, y, sample_weight=None)
在一批样本上测试模型。
参数
- x: 测试数据的 Numpy 数组（如果模型只有一个输入）， 或者是 Numpy 数组的列表（如果模型有多个输入）。 如果模型中的输入层被命名，你也可以传递一个字典，将输入层名称映射到 Numpy 数组。
- y: 目标（标签）数据的 Numpy 数组，或 Numpy 数组的列表（如果模型具有多个输出）。 如果模型中的输出层被命名，你也可以传递一个字典，将输出层名称映射到 Numpy 数组。
- sample_weight: 可选数组，与 x 长度相同，包含应用到模型损失函数的每个样本的权重。 如果是时域数据，你可以传递一个尺寸为 (samples, sequence_length) 的 2D 数组， 为每一个样本的每一个时间步应用不同的权重。
返回
标量测试误差（如果模型只有一个输入且没有评估标准）， 或者标量的列表（如果模型有多个输出 和/或 评估标准）。 属性 model.metrics_names 将提供标量输出的显示标签。
predict_on_batch
predict_on_batch(x)
返回一批样本的模型预测值。
参数
- x: 输入数据，Numpy 数组。
返回
预测值的 Numpy 数组（或数组列表）。
fit_generator
fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, class_weight=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, shuffle=True, initial_epoch=0)
使用 Python 生成器（或 Sequence 实例）逐批生成的数据，按批次训练模型。
生成器与模型并行运行，以提高效率。 例如，这可以让你在 CPU 上对图像进行实时数据增强，以在 GPU 上训练模型。
keras.utils.Sequence 的使用可以保证数据的顺序， 以及当 use_multiprocessing=True 时 ，保证每个输入在每个 epoch 只使用一次。
参数
-
generator: 一个生成器，或者一个
Sequence(keras.utils.Sequence) 对象的实例， 以在使用多进程时避免数据的重复。 生成器的输出应该为以下之一：- 一个
(inputs, targets)元组 - 一个
(inputs, targets, sample_weights)元组。
这个元组（生成器的单个输出）组成了单个的 batch。 因此，这个元组中的所有数组长度必须相同（与这一个 batch 的大小相等）。 不同的 batch 可能大小不同。 例如，一个 epoch 的最后一个 batch 往往比其他 batch 要小， 如果数据集的尺寸不能被 batch size 整除。 生成器将无限地在数据集上循环。当运行到第
steps_per_epoch时，记一个 epoch 结束。 - 一个
-
steps_per_epoch: 在声明一个 epoch 完成并开始下一个 epoch 之前从
generator产生的总步数（批次样本）。 它通常应该等于你的数据集的样本数量除以批量大小。 对于Sequence，它是可选的：如果未指定，将使用len(generator)作为步数。 - epochs: 整数。训练模型的迭代总轮数。一个 epoch 是对所提供的整个数据的一轮迭代，如
steps_per_epoch所定义。注意，与initial_epoch一起使用，epoch 应被理解为「最后一轮」。模型没有经历由epochs给出的多次迭代的训练，而仅仅是直到达到索引epoch的轮次。 - verbose: 0, 1 或 2。日志显示模式。 0 = 安静模式, 1 = 进度条, 2 = 每轮一行。
- callbacks:
keras.callbacks.Callback实例的列表。在训练时调用的一系列回调函数。 -
validation_data: 它可以是以下之一：
- 验证数据的生成器或
Sequence实例 - 一个
(inputs, targets)元组 - 一个
(inputs, targets, sample_weights)元组。
在每个 epoch 结束时评估损失和任何模型指标。该模型不会对此数据进行训练。
- 验证数据的生成器或
-
validation_steps: 仅当
validation_data是一个生成器时才可用。 在停止前generator生成的总步数（样本批数）。 对于Sequence，它是可选的：如果未指定，将使用len(generator)作为步数。 - class_weight: 可选的将类索引（整数）映射到权重（浮点）值的字典，用于加权损失函数（仅在训练期间）。 这可以用来告诉模型「更多地关注」来自代表性不足的类的样本。
- max_queue_size: 整数。生成器队列的最大尺寸。 如未指定，
max_queue_size将默认为 10。 - workers: 整数。使用的最大进程数量，如果使用基于进程的多线程。 如未指定，
workers将默认为 1。如果为 0，将在主线程上执行生成器。 - use_multiprocessing: 布尔值。如果 True，则使用基于进程的多线程。 如未指定，
use_multiprocessing将默认为 False。 请注意，由于此实现依赖于多进程，所以不应将不可传递的参数传递给生成器，因为它们不能被轻易地传递给子进程。 - shuffle: 是否在每轮迭代之前打乱 batch 的顺序。 只能与
Sequence(keras.utils.Sequence) 实例同用。 - initial_epoch: 开始训练的轮次（有助于恢复之前的训练）。
返回
一个 History 对象。其 History.history 属性是连续 epoch 训练损失和评估值，以及验证集损失和评估值的记录（如果适用）。
异常
- ValueError: 如果生成器生成的数据格式不正确。
例
def generate_arrays_from_file(path):while True:with open(path) as f:for line in f:# 从文件中的每一行生成输入数据和标签的 numpy 数组，x1, x2, y = process_line(line)yield ({'input_1': x1, 'input_2': x2}, {'output': y})f.close()model.fit_generator(generate_arrays_from_file('/my_file.txt'),steps_per_epoch=10000, epochs=10)
evaluate_generator
evaluate_generator(generator, steps=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, verbose=0)
在数据生成器上评估模型。
这个生成器应该返回与 test_on_batch 所接收的同样的数据。
参数
- generator: 一个生成
(inputs, targets)或(inputs, targets, sample_weights)的生成器， 或一个Sequence(keras.utils.Sequence) 对象的实例，以避免在使用多进程时数据的重复。 - steps: 在声明一个 epoch 完成并开始下一个 epoch 之前从
generator产生的总步数（批次样本）。 它通常应该等于你的数据集的样本数量除以批量大小。 对于Sequence，它是可选的：如果未指定，将使用len(generator)作为步数。 - max_queue_size: 生成器队列的最大尺寸。
- workers: 整数。使用的最大进程数量，如果使用基于进程的多线程。 如未指定，
workers将默认为 1。如果为 0，将在主线程上执行生成器。 - use_multiprocessing: 布尔值。如果 True，则使用基于进程的多线程。 请注意，由于此实现依赖于多进程，所以不应将不可传递的参数传递给生成器，因为它们不能被轻易地传递给子进程。
- verbose: 日志显示模式，0 或 1。
返回
标量测试误差（如果模型只有一个输入且没有评估标准）， 或者标量的列表（如果模型有多个输出 和/或 评估标准）。 属性 model.metrics_names 将提供标量输出的显示标签。
异常
- ValueError: 如果生成器生成的数据格式不正确。
predict_generator
predict_generator(generator, steps=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, verbose=0)
为来自数据生成器的输入样本生成预测。
这个生成器应该返回与 predict_on_batch 所接收的同样的数据。
参数
- generator: 生成器，返回批量输入样本， 或一个
Sequence(keras.utils.Sequence) 对象的实例，以避免在使用多进程时数据的重复。 - steps: 在声明一个 epoch 完成并开始下一个 epoch 之前从
generator产生的总步数（批次样本）。 它通常应该等于你的数据集的样本数量除以批量大小。 对于Sequence，它是可选的：如果未指定，将使用len(generator)作为步数。 - max_queue_size: 生成器队列的最大尺寸。
- workers: 整数。使用的最大进程数量，如果使用基于进程的多线程。 如未指定，
workers将默认为 1。如果为 0，将在主线程上执行生成器。 - use_multiprocessing: 如果 True，则使用基于进程的多线程。 请注意，由于此实现依赖于多进程，所以不应将不可传递的参数传递给生成器，因为它们不能被轻易地传递给子进程。
- verbose: 日志显示模式，0 或 1。
返回
预测值的 Numpy 数组（或数组列表）。
异常
- ValueError: 如果生成器生成的数据格式不正确。
get_layer
get_layer(self, name=None, index=None)
根据名称（唯一）或索引值查找网络层。
如果同时提供了 name 和 index，则 index 将优先。
索引值来自于水平图遍历的顺序（自下而上）。
参数
- name: 字符串，层的名字。
- index: 整数，层的索引。
返回
一个层实例。
异常
- ValueError: 如果层的名称或索引不正确。
这篇关于【Keras】Model 类（函数式 API）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
